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World File Search System乳房
乳房 X 线摄影中的人工智能
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乳房复合物的主观校正区域
乳腺癌是全球最常见的妇女癌症，其发病率正在逐渐增加[1,2]。乳腺癌筛查是通过乳腺X线摄影进行的，这是唯一在随机对照试验中降低乳腺癌死亡率的唯一形态[3,4]。乳房X线照片说明了组织X射线吸收的差异作为密度变化；但是，乳腺组织和癌组织之间X射线吸收的差异相似。因此，两组在乳房X线照片上均显示出相似的亮度。因此，病变检测的敏感性取决于乳腺组织的量[5,6]。乳房组成决定了日本中央组织在乳腺癌质量筛查质量保证的2020年2月制定的指南中所指出的乳腺癌筛查期间病变检测的敏感性。该分类在全球标准指南，美国放射学院（ACR）开发的全球标准指南，乳房成像报告和数据系统（BI-RADS）[7]中。使用乳腺含量比评估乳房成分，该乳腺含量比表示乳腺组织最初具有最初具有
肿瘤淋巴瘤激酶重排 - 阳性肺腺癌，具有散射的双侧乳房转移：病例报告
肺癌通常转移到淋巴结，大脑，肝脏，骨骼和肺部。肺癌的乳腺转移并不常见。 在先前关于肺癌引起的乳腺转移的报道中，与原发性乳腺癌的分化或其他器官的转移具有挑战性[6-8]。 在恶性乳腺肿瘤中，转移性乳腺肿瘤的发生率很低。 同样，乳外恶性肿瘤的乳房转移很少见，乳腺癌的主要转移部位被认为是恶性黑色素瘤（29.8％），肺癌（16.4％），妇科癌（12.7％）（12.7％）或肠道肿瘤（9.9％）[9.9％] [9] [9]。 以前关于肺癌乳腺转移的大多数报道都是关于单侧发生的孤立转移性肿瘤[10]；因此，散落的双侧乳腺转移酶的情况很少见。肺癌的乳腺转移并不常见。在先前关于肺癌引起的乳腺转移的报道中，与原发性乳腺癌的分化或其他器官的转移具有挑战性[6-8]。在恶性乳腺肿瘤中，转移性乳腺肿瘤的发生率很低。同样，乳外恶性肿瘤的乳房转移很少见，乳腺癌的主要转移部位被认为是恶性黑色素瘤（29.8％），肺癌（16.4％），妇科癌（12.7％）（12.7％）或肠道肿瘤（9.9％）[9.9％] [9] [9]。以前关于肺癌乳腺转移的大多数报道都是关于单侧发生的孤立转移性肿瘤[10]；因此，散落的双侧乳腺转移酶的情况很少见。
对自动乳房超声和光谱乳房摄影的诊断性能的比较分析作为乳房X线摄影检查的补充方法
乳房D类型是乳腺癌造成疾病的独立危险因素，研究人员进行了数量测试，这可能是在这组患者中进行筛查的补充工具。对比增强乳房X线摄影（CEM）是一种具有对比剂施用的诊断方法，可进行对比剂的应用，可进行低能图像采集（这是FFDM等效性）和带有脂肪组织衰减的减法图像和可见的后交换后病理学增强灶[7-9]。该检查使用新血管生成现象，发生在局灶性病变中[10-13]。contrast增强，并显示了恶性病变的真实程度，使病变成分的可视化和其他焦点可以被FFDM上的脂肪组织重叠[14,15]。根据进行的研究，CEM比FFDM显示出更高的灵敏度和准确性，并促进了对更多局灶性病变的检测[16-18]。到目前为止进行的研究表明，CEM具有可比且经常具有更高的诊断效率作为乳房杂志的共振成像（BMRI），这被认为是最准确的方法[19-22]。因此，CEM性能的指示与BMRI相似，即基本成像检查（FFDM或手持超声 - HHU）的不确定结果，在实施治疗前的分期，新辅助化学治疗过程中的治疗反应监测以及乳腺癌手术后的患者检查[23]。CEM为患有幽闭恐惧症或BMRI禁忌症患者构成了替代方案。EXA的开采比BMRI更快，通常由患者容忍。它的缺点是在小剂量中进行电离施用的必要性，静脉内碘对比剂的给药，这可能会导致潜在的染色体反应和肾脏损害和乳房压缩，这是患者不适的来源，以及运动型工件的产生者。在CEM指南下的活检尚不广泛。自动乳房超声（ABUS）是一种基于超声的新诊断方法。与HHUS相反，此EXA开采是由电 - 放射学家进行的。患者仰卧位置，超声头放置在4个沿着乳房移动的基本定位中。一个典型的EXA矿化由前后，侧面和内侧视图中每个乳房的3张自动扫描组成。获得的图像被发送到可以重复审查的工作站，或者可以创建多平台重建[24-27]。检查不需要任何特殊的准备，并且患者可以很好地耐受。到目前为止进行的研究证实，使用ABU作为FFDM的附加工具允许检测更多局灶性病变，主要是在腺体乳房的情况下[28-31]。进行ABU的主要指示是在无症状患者中，尤其是那些乳房密集的患者中进行互补筛查。ABU的优点包括脱落操作员的依赖，图像存储在专用
鸡肉乳房肌病的心脏影响
全球糖尿病患病率的增加，在某些地区，在过去的几十年中，糖尿病的患病率增加了一倍（1）。在2019年，糖尿病的整体世界患病率估计为8.3％，约10％被诊断为1型，为2型糖尿病。在地中海东部地区观察到最高的患病率，估计为12.2％，而在欧洲估计为6.3％（2）。Long standing diabetes is the cause of diabetes complications, including microvascular complications (such as nephropathy leading to ESRD, retinopathy leading to impaired vision or blindness, neuropathy leading to several symptoms including diabetic foot ulcers and amputation) ( 3 ) and macrovascular complications (such as cardiovascular disease, stroke, and peripheral vascular disease) ( 4 , 5 ）。这种情况无疑会导致许多患者的生活质量降低（6）。
比较两种低成本3D打印技术，用于从MRI乳房图像构建幻象
开发X射线设备，用于评估，评估图像质量以及质量保证计划所需的物理乳房幻像。理想情况下，这样的幻象应反映乳房的物理特征。首先，组成材料必须具有与乳房组织相同的X射线衰减特性。其次，所使用的幻象应反映实际器官的解剖特征，例如剪影，组成组织的3D分布和变异性（1,2）。所需的解剖现实主义可以源自具有专用乳房计算机层析成像（BCT）扫描仪（2,3）的临床图像，其空间分辨率相对较高。但是，这种方法受到从BCT扫描仪获得的临床乳房图像的全球稀缺限制（4-6）。相反，利用磁性
使用机器学习在乳房X线图数据上进行乳腺癌诊断的概念模型
乳腺癌数据的乳腺癌诊断越来越多地利用了先进的机器学习（ML）技术，以提高准确性，降低假阳性/负面因素，并支持放射科医生在临床决策中。本研究的重点是通过将多视图乳房X线照片分析与最先进的ML算法相结合，以开发用于乳腺癌诊断的概念模型。现代掌管通常强调深度学习（DL）体系结构，例如卷积神经网络（CNN），视觉变形金刚（VIT）和混合模型，这些模型结合了可靠分类的本地和全球特征外推。尤其是多视图方法，分析了颅底（CC）和中外侧倾斜（MLO）观点的互补信息，是提高诊断准确性的基础。变形金刚和基于注意力的机制有助于观看相关性学习，增强集成和解释性。同时，弱监督的技术，例如多个实例学习（MIL），可以使用有限的注释数据进行肿瘤定位和分类。解决与不平衡数据集和数据稀缺性，预处理方法（例如，增强，基于GAN的合成）和转移学习有关的挑战已成为关键工具。可解释的AI（XAI）方法，例如梯度加权类激活映射（Grad-CAM）和Shapley添加说明（SHAP），通过使模型输出与放射性专业知识相结合来改善临床信任。尽管有进步，但仍然存在诸如数据集多样性，模型通用性和建筑标准化之类的障碍。这项研究综合了多视图ML框架，弱监督和解释性中的关键创新，以提出一个稳健的，概念上综合的诊断模型。的发现旨在弥合AI进步和临床适用性之间的差距，为改善乳腺癌筛查结果提供基础。需要进一步的工作来阻止方法论并验证不同人群的模型。
2025; 16（6）：2026-2040。 doi：10.7150/jca.104472研究论文识别轮毂基因的诊断和预后三重阴性乳房C
简介：三阴性乳腺癌（TNBC）的特征是没有雌激素受体（ER），孕酮受体（PR）和人表皮生长因子受体2（HER2）表达。它具有高度侵入性和侵略性，使其成为预后最差的乳腺癌的亚型。目前，全身化疗是主要的治疗选择，但靶向疗法仍然无法使用。因此，迫切需要确定新型的生物标志物来早期诊断和治疗TNBC。方法：我们对转录组和甲基化数据进行了综合分析，以鉴定甲基化调节的差异表达基因（MDEGS）。基因本体论（GO）分析，基因和基因组（KEGG）途径分析的京都百科全书，以及蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络分析，以研究HUB基因对TNBC诊断和预后的影响。随后，使用逆转录定量PCR（RT-QPCR）和定量甲基化特异性PCR（QMSP），在TNBC细胞系MDA-MB-231和正常乳腺上皮细胞系MCF-10A中验证了关键基因的表达水平和DNA甲基化模式。结果：通过转录组分析积分分析确定了98个上调和87个下调基因。通过融合甲基化数据，我们进一步鉴定了22种具有高甲基化表达（甲基甲基甲基化）和32个基因，而高甲基化表达较低（高甲基化）。Kaplan-Meier生存分析表明，KIF11，CCNB1和PLK1与TNBC中较高的危险比（HR> 1，p <0.05）相关。低位级主要参与核分裂，细胞器裂变，纺锤体形成，染色体和动孔发育以及蛋白质结合。KEGG途径分析表明，这些基因富含孕酮介导的卵母细胞成熟，细胞周期调节和卵母细胞减数分裂。超高与细胞增殖，激素反应，疼痛，细胞外基质组成以及与硫化合物，肝素和糖胺聚糖的结合有关。PPI网络分析确定了七个中心基因-EXO1，KIF11，FOXM1，CENPF，CCNB1，PLK1和KIF23 - 它们在TNBC组织中都显着过表达并彼此正相关（p <0.05）。接收器的工作特性曲线分析表明，曲线下的面积（AUC）的所有七个基因都超过0.9（p <0.05），表明诊断潜力很强。体外验证实验表明，与MCF-10A细胞相比，MDA-MB-231细胞表现出较高的KIF11，CCNB1和PLK1的mRNA表达水平，而其DNA甲基化水平较低。结论：这项研究确定了七个少量级，包括EXO1，KIF11，FOXM1，CENPF，CCNB1，PLK1和KIF23，它们参与了细胞周期和有丝分裂过程的调节，并且具有TNBC的诊断生物标志物的重要性。值得注意的是，KIF11，CCNB1和PLK1的表达升高与TNBC患者的预后不良有关。这些发现有助于提高对表观遗传学分子机制的理解
新型机制 - 蛋白质 - 乳房 - 乳房 - 癌症 -
乳腺癌仍然是全球主要的公共卫生问题，需要新颖的治疗策略，以增强结果并最大程度地减少不良反应。从公共卫生的角度来看，这篇评论突出了乳腺癌治疗中蛋白质递送的创新途径的潜力，以改变治疗方法。我们研究了复杂的蛋白质递送方法，例如配体定向靶向，基于纳米颗粒的载体和生物工程蛋白，并通过对最近文献的有方法综述来评估它们在最大程度地提高药物特异性和降低毒性方面的功效。根据我们的研究，这些创新的递送方法可大大提高治疗蛋白在乳腺癌细胞上的分布，从而提高了治疗疗效，同时降低了全身暴露和副作用。具体而言，已经证明生物屏障可以通过靶向递送系统来实现，这也针对肿瘤微环境。这允许在肿瘤部位局部释放治疗药物。这些发展具有重大影响，包括可能选择更个性化和微创乳腺癌治疗的可能性。这些创新的分娩方法可以通过减少常规化学疗法的不良影响来改善患者的生活质量和遵守治疗计划，这将改善整体治疗结果。期待，对蛋白质输送系统进行更多的研究和开发至关重要。未来的指示应该集中精力研究组合药物，精炼用于实际使用的输送系统以及进行广泛的临床试验以评估功效和安全性。这项研究强调了公共卫生在促进这些创新并增强癌症护理方面的作用，强调了将新型蛋白质递送系统纳入乳腺癌治疗方案的重要性。